Ключевое слово: «нейронные сети»

Этика использования нейросетей в СПО
Слепцов И. А. , Яковлев Д. Р. Этика использования нейросетей в СПО // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – . – URL: https://e-koncept.ru/2025/0.htm?id=44143
Авторы: И. А. Слепцов, Д. Р. Яковлев
В статье рассматривается использование нейросетей в среднем профессиональном образовании (СПО) в России, подчеркивая как их положительные, так и отрицательные этические аспекты. Искусственные нейронные сети, имитирующие работу человеческого мозга, открывают новые возможности для повышения качества обучения, автоматизации рутинных задач и индивидуализации образовательного контента. Они способствуют более глубокому усвоению знаний, расширяют доступ к образованию, особенно в отдаленных регионах, и позволяют преподавателям лучше поддерживать студентов. Статья предлагает рекомендации по этичному использованию нейросетей, включая прозрачность, защиту данных, справедливость, ответственность и обучение участников образовательного процесса. В заключение подчеркивается необходимость сбалансированного подхода к внедрению технологий, который учитывал бы как их потенциал, так и возможные негативные последствия для образовательной среды.
Ключевые слова: образование, нейронные сети, образовательные технологии, искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальный контент
О возможностях применения искусственного интеллекта в рамках преподавания иностранного языка в медицинском колледже
Бочарова Н. А. , Баранова Н. А. О возможностях применения искусственного интеллекта в рамках преподавания иностранного языка в медицинском колледже // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – . – URL: https://e-koncept.ru/2025/0.htm?id=45189
Авторы: Н. А. Бочарова, Н. А. Баранова
В данной статье рассматриваются возможности применения инструментов искусственного интеллекта в рамках преподавания иностранного языка в медицинском колледже. Особое внимание уделяется широкому функционалу онлайн-сервиса Twee, способного генерировать специальные учебные материалы для обучения студентов иностранному языку.
Ключевые слова: обучение иностранному языку, нейронные сети, искусственный интеллект, инструменты искусственного интеллекта, преподавание иностранного языка в медицинском колледже
Возможности нейронных сетей для реализации индивидуального подхода в обучении (на примере генерации учебных материалов с помощью YandexGPT)
Захарова В. Н. , Тимофеева Н. М. Возможности нейронных сетей для реализации индивидуального подхода в обучении (на примере генерации учебных материалов с помощью YandexGPT) // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – . – URL: https://e-koncept.ru/2025/0.htm?id=46360
Авторы: В. Н. Захарова, Н. М. Тимофеева
В данной статье на примере использования YandexGPT рассматриваются возможности нейронных сетей для персонализации учебного процесса. Персонализация реализуется через генерацию индивидуальных учебных материалов, направленных на учет образовательного запроса, интересов, способностей и уровня обученности обучающегося.
Ключевые слова: образование, информационные технологии, нейронные сети, цифровизация, yandexgpt, промт
ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОТОРНЫХ МАСЕЛ ИК-СПЕКТРОСКОПИЕЙ И МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Макарова Л. К. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОТОРНЫХ МАСЕЛ ИК-СПЕКТРОСКОПИЕЙ И МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – . – URL: https://e-koncept.ru/2025/0.htm?id=47826
DOI 10.24412/cl-37460-2025-1-440-443
Автор: Л. К. Макарова
В работе рассматривается использование методов машинного обучения для классификации и выявления аномалий на инфракрасных спектрах моторного масла Motul. Проведен анализ актуальности проблемы автоматизации контроля качества смазочных материалов. В исследовании применены алгоритмы анализа главных компонент, опорных векторов и ансамблевых моделей. Полученные результаты демонстрируют высокую точность распознавания составов масел и эффективное выявление отклоняющихся образцов. Научная новизна состоит в интеграции современных машинных методов для обработки спектральных данных, что способствует развитию автоматизированных систем контроля качества моторных масел.
Ключевые слова: нейронные сети, моторное масло, ик-спектроскопия, метод опорных векторов, методы машинного обучения, метод к-ближайших соседей